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农业大数据浪潮下,揭秘你所不知道的“共享农场”

责任编辑:editor005 |来源:企业网D1Net  2017-06-27 11:25:15 本文摘自:Donews

在供给侧结构性改革的推进下,服务和产品的供给质量都在提升,共享经济、分享经济等新业态快速发展。那么,共享经济的未来版图到底有多大?眼看着充电宝、篮球、雨伞都成了共享目标,有人甚至放言,随着物联网技术的发展,未来80%的行业都将被共享经济所改变。农业,作为提供支撑国民经济建设与发展的基础产业,也被列入其中。

在农业方面,国家始终坚持“中国要强,农业必须强;中国要富,农民必须富;中国要美,农村必须美”这一战略定位,不断夯实农业发展基础,挖掘发展潜力、增强发展动力、激扬发展活力。

当家庭农场、农民合作社等新型经营主体邂逅共享经济这一新新业态,“共享农场”这一独具中国特色的理念应运而生。众所周知,共享模式可以在农场的土地、农机、仓储、物流等领域挖掘。然而,老义认为,就目前农场现状,共享模式最实际、最可靠的挖掘对象是大数据资源。

农场与渠道商在“婚介所”的资源“联姻”

得渠道者,得天下。农场产品只有通过市场交换,才能到达消费者手中,才能实现其价值和使用价值。农产品销售渠道链接生产和消费,既是生产的排水渠,又是消费的引水渠。排水渠不通,农产品就不能及时销售出去,资金周转困难,农场再生产就无法顺利进行;引水渠不畅,农产品就不能及时顺利地到达消费者手中,消费需求就得不到满足。

倘若农场资源与销售渠道资源能拿来共享,就能减少寻找资源环节所消耗的人力、物力、时间等成本,进而快速激活农产品销售、极大的满足消费者需求。幸运的是,义田帮手和义田买手平台就在此扮演着数据资源共享的角色。

目前,义田帮手FRP平台已涵盖32个省近1000个县的5000多家农场,服务种植面积超过300万亩。通过这些农场资源的共享,义田买手建立了农产品产地数据库,实现了产地农产品生产过程全部数字化、可追溯,同时,平台成功引入2000多家渠道商。

两大平台的双向驱动,不仅有效保证了渠道商只需动动手指就可以通过品类、纬度、土壤类型、光照等条件初步筛选出符合自己要求的供应商,而且增加了供应商发现优质渠道商的机率。平台的结合使农场、渠道商数据资源得到共享。

专家技术转化为农场生产力的“催化剂”

目前,全国农户家庭农场已超过87万家,依法登记的农民合作社188.8万家,农业产业化经营组织38.6万个(其中龙头企业12.9万家),农业社会化服务组织超过115万个,呈现良好发展态势。

新型农业经营主体处在成长的关键期,同时也遇到了前所未有的困难:生产成本上升、农场效益低下、资源利用率低、人员管理混乱……面对这些现实难题,有没有一个平台可以帮助农场有效解决?

回答是肯定的,专家宝可以。专家宝和义田帮手是互通的,对于义田帮手的5000余家农场而言,只需输入关键词就可以在专家宝找到对应各类技术难题的农业服务者;对专家、咨询机构而言,有限的时间内能够服务多个义田农场,进而提高技术转化为生产力的效率。

再次回答还是肯定的,义田农学院可以。基于对帮手平台5000余家农场经营数据分析和深入调研,义田农学院凭借资深的专家团队、丰富的课程案例,为农场经理人提供专业学习平台,并通过实践操作、跟踪服务了解更多农场发展情况。

专家宝与义田农学院这两大平台的助力,既保证农场找到专家得到指导,又为专家提供分析研究的农场,进而完成农场、专家数据资源的共享。

农场大数据共享助力政府智能化决策

2017年中央农村工作会议上,习近平主席强调,要始终重视“三农”工作,持续强化重农强农信号,要协同发挥政府和市场“两只手”的作用,更好引导农业生产、优化供给结构。

纵观全局,中国农业的根本问题是效率不高、效益不强、效能不够,原因在于各生产要素缺乏耦合效应,产业链衔接不紧,农业大系统循环性、协同性不够。这导致了农业发展较为粗放,而这种现状是与长期以来农业基础数据资源薄弱、数据结构不合理、数据细节程度不够、数据标准化规范化水平差等原因紧密相连得。

因此,在传统农业向现代农业转型升级的关键时期,建立农业大数据智能分析及管理服务平台的重要性越来越凸显。

农业产业大数据平台以农场管理SAAS平台为基础,通过遥感技术、GIS、物联网、互联网等技术整合区域农牧业生产、加工、物流、交易环节的各类数据资源,建立体系化的数据挖掘分析机制,为农业管理部门和区域农企农场提供涉农数据的自动采集、统计分析、决策应用等服务,实现决策的智能化、精准化和科学化。大数据的采集与应用实现了农场、政府间数据资源的共享。

凭借云计算、物联网、大数据、智能化等农业信息技术以及优质农场、渠道商资源以及农场管理、农技服务经验等资源,奥科美将在这场“共享农场”的新浪潮中,展现出金子般的光芒和价值,并引领中国农业4.0时代的发展。

关键字:数据智能分析数据资源

本文摘自:Donews

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农业大数据浪潮下,揭秘你所不知道的“共享农场”

责任编辑:editor005 |来源:企业网D1Net  2017-06-27 11:25:15 本文摘自:Donews

在供给侧结构性改革的推进下,服务和产品的供给质量都在提升,共享经济、分享经济等新业态快速发展。那么,共享经济的未来版图到底有多大?眼看着充电宝、篮球、雨伞都成了共享目标,有人甚至放言,随着物联网技术的发展,未来80%的行业都将被共享经济所改变。农业,作为提供支撑国民经济建设与发展的基础产业,也被列入其中。

在农业方面,国家始终坚持“中国要强,农业必须强;中国要富,农民必须富;中国要美,农村必须美”这一战略定位,不断夯实农业发展基础,挖掘发展潜力、增强发展动力、激扬发展活力。

当家庭农场、农民合作社等新型经营主体邂逅共享经济这一新新业态,“共享农场”这一独具中国特色的理念应运而生。众所周知,共享模式可以在农场的土地、农机、仓储、物流等领域挖掘。然而,老义认为,就目前农场现状,共享模式最实际、最可靠的挖掘对象是大数据资源。

农场与渠道商在“婚介所”的资源“联姻”

得渠道者,得天下。农场产品只有通过市场交换,才能到达消费者手中,才能实现其价值和使用价值。农产品销售渠道链接生产和消费,既是生产的排水渠,又是消费的引水渠。排水渠不通,农产品就不能及时销售出去,资金周转困难,农场再生产就无法顺利进行;引水渠不畅,农产品就不能及时顺利地到达消费者手中,消费需求就得不到满足。

倘若农场资源与销售渠道资源能拿来共享,就能减少寻找资源环节所消耗的人力、物力、时间等成本,进而快速激活农产品销售、极大的满足消费者需求。幸运的是,义田帮手和义田买手平台就在此扮演着数据资源共享的角色。

目前,义田帮手FRP平台已涵盖32个省近1000个县的5000多家农场,服务种植面积超过300万亩。通过这些农场资源的共享,义田买手建立了农产品产地数据库,实现了产地农产品生产过程全部数字化、可追溯,同时,平台成功引入2000多家渠道商。

两大平台的双向驱动,不仅有效保证了渠道商只需动动手指就可以通过品类、纬度、土壤类型、光照等条件初步筛选出符合自己要求的供应商,而且增加了供应商发现优质渠道商的机率。平台的结合使农场、渠道商数据资源得到共享。

专家技术转化为农场生产力的“催化剂”

目前,全国农户家庭农场已超过87万家,依法登记的农民合作社188.8万家,农业产业化经营组织38.6万个(其中龙头企业12.9万家),农业社会化服务组织超过115万个,呈现良好发展态势。

新型农业经营主体处在成长的关键期,同时也遇到了前所未有的困难:生产成本上升、农场效益低下、资源利用率低、人员管理混乱……面对这些现实难题,有没有一个平台可以帮助农场有效解决?

回答是肯定的,专家宝可以。专家宝和义田帮手是互通的,对于义田帮手的5000余家农场而言,只需输入关键词就可以在专家宝找到对应各类技术难题的农业服务者;对专家、咨询机构而言,有限的时间内能够服务多个义田农场,进而提高技术转化为生产力的效率。

再次回答还是肯定的,义田农学院可以。基于对帮手平台5000余家农场经营数据分析和深入调研,义田农学院凭借资深的专家团队、丰富的课程案例,为农场经理人提供专业学习平台,并通过实践操作、跟踪服务了解更多农场发展情况。

专家宝与义田农学院这两大平台的助力,既保证农场找到专家得到指导,又为专家提供分析研究的农场,进而完成农场、专家数据资源的共享。

农场大数据共享助力政府智能化决策

2017年中央农村工作会议上,习近平主席强调,要始终重视“三农”工作,持续强化重农强农信号,要协同发挥政府和市场“两只手”的作用,更好引导农业生产、优化供给结构。

纵观全局,中国农业的根本问题是效率不高、效益不强、效能不够,原因在于各生产要素缺乏耦合效应,产业链衔接不紧,农业大系统循环性、协同性不够。这导致了农业发展较为粗放,而这种现状是与长期以来农业基础数据资源薄弱、数据结构不合理、数据细节程度不够、数据标准化规范化水平差等原因紧密相连得。

因此,在传统农业向现代农业转型升级的关键时期,建立农业大数据智能分析及管理服务平台的重要性越来越凸显。

农业产业大数据平台以农场管理SAAS平台为基础,通过遥感技术、GIS、物联网、互联网等技术整合区域农牧业生产、加工、物流、交易环节的各类数据资源,建立体系化的数据挖掘分析机制,为农业管理部门和区域农企农场提供涉农数据的自动采集、统计分析、决策应用等服务,实现决策的智能化、精准化和科学化。大数据的采集与应用实现了农场、政府间数据资源的共享。

凭借云计算、物联网、大数据、智能化等农业信息技术以及优质农场、渠道商资源以及农场管理、农技服务经验等资源,奥科美将在这场“共享农场”的新浪潮中,展现出金子般的光芒和价值,并引领中国农业4.0时代的发展。

关键字:数据智能分析数据资源

本文摘自:Donews

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